如何在Hadoop环境下的Linux系统中使用MapReduce技术进行数据去重、排序以及挖掘？请结合《MapReduce编程实践：文件合并与去重、排序与信息挖掘》一书，提供具体的操作步骤和代码示例。

在Hadoop环境下的Linux系统中，MapReduce作为处理大数据的核心技术，能高效地完成数据去重、排序和挖掘任务。针对数据去重，首先需要编写Map函数，将输入数据转换为键值对，其中键是需要比较的字段。在Map阶段，每个输入的记录都会转换成一个键值对。Map函数输出的键值对会被MapReduce框架根据键进行排序和分组，然后发送到Reduce阶段。Reduce函数接收到具有相同键的键值对集合，遍历这些值，通过逻辑判断跳过重复项，只输出未重复的值。

参考资源链接：[MapReduce编程实践：文件合并与去重、排序与信息挖掘](https://wenku.csdn.net/doc/68fxn0k87b?spm=1055.2569.3001.10343)

对于数据排序任务，Map函数需要将输入数据映射为键值对，其中键是需要排序的字段。Map阶段结束后，输出的键值对会被框架自动排序，然后分发给各个Reducer。在Reduce阶段，只需要将排序后的键值对直接输出即可。例如，如果键是整数，输出的就是一个按数值排序的整数列表。

而在信息挖掘方面，MapReduce能够并行处理海量数据，以实现复杂的数据分析任务。例如，可以设计Map函数来生成候选项集，而Reduce函数则负责合并和筛选这些项集，计算统计指标。这可以用于频繁项集挖掘、关联规则学习等数据挖掘任务。

结合《MapReduce编程实践：文件合并与去重、排序与信息挖掘》一书，你将能够通过一系列具体的操作步骤和代码示例来掌握如何在Linux系统中使用Hadoop进行数据处理。本书详细介绍了MapReduce编程模型的核心原理，并通过实验来加深对文件合并与去重、排序和信息挖掘等应用场景的理解。通过实际操作，你可以学习如何利用MapReduce解决实际数据处理问题，这对于深入理解大数据处理和分析技术至关重要。

参考资源链接：[MapReduce编程实践：文件合并与去重、排序与信息挖掘](https://wenku.csdn.net/doc/68fxn0k87b?spm=1055.2569.3001.10343)